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模式识别，isodata 算法，对iris数据进行分类-pattern recognition, isodata algorithm, the iris data classification
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iris数据分类，bp神经网络实现，适当调整训练次数和训练精度，分类准确率可达99 以上-iris data classification, bp neural network, training times and training appropriate adjustments to the accuracy, classification accuracy rate of 99 or more
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将FCM与广义回归网络结合起来实现对iris数据的分类-The FCM and generalized regression networks to achieve the classification of iris data
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应用bp网络对iris数据进行分类，得到了比较准确的结果-Application bp iris data classification network, get more accurate results
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模式识别是以应用为基础，目的是将图像进行分类。这些对象与应用领域有关，可以是图像、波形或者任何可测量且需要分类的对象。虹膜识别即为模式识别的一个主要应用，一个自动虹膜识别系统包含硬件和软件两大模块，虹膜图像获取装置和虹膜识别算法，分别对应于图像获取和模式匹配这两个基本问题。-Pattern recognition is based on the application purpose is to image classification. Related to the field with th
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用pca分类器将Iris数据分开，并分析pca分类器的特点-Classifier with the Iris data pca separate and analyze the characteristics of classification pca
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以镜头光圈分类 镜头有手动光圈（manual iris）和自动光圈（auto iris）之分，配合摄象机使用，手动光圈镜头适合于亮度不变的应用场合，自动光圈镜头因亮度变更时其光圈亦作自动调整，故适用亮度变化的场合。-This paper describes an end-to-end method for extracting
moving targets from a real-time video stream, classifying
them into predefined ca
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用随机森林RF方法分类IRIS数据集，用一百个数据做训练集，五十个作为测试集，并统计出错误率，可直接运行-Classification method with random forests RF IRIS data set, using one hundred data to do training set, and fifty as a test set, and the statistical error rate, can be directly run
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Iris数据的最近邻分类与k近邻分类程序，以及5路交叉验证，适合于新手学习，附有数据集-And nearest neighbor classification k-nearest neighbor classification procedure Iris data, as well as 5-way cross-validation, suitable for novices to learn, with data collection
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